Exploiter ses données en entreprise

De nos jours, aucune entreprise ne peut se passer de l’utilisation de données (data) pour assurer une croissance sur le long terme. Ainsi, elles doivent se doter d’une véritable « culture des données ». La data doit permettre d’optimiser et améliorer les performances de l’ensemble des processus internes à l’entreprise, là où certaines d’entre-elles sont parfois submergées par la quantité importante de données.

Qu’est-ce que la donnée ?

Tout d’abord, prenons le temps de définir la donnée. Pour faire court, les données sont des informations numérisées dans un programme informatique. Néanmoins, la difficulté est d’en extraire de la valeur.

Le but c’est de transformer les données en informations et les informations en idées.

Carly FIORINA, anciennement CEO de Hewlett-Packard (HP).

Arrive alors l’intelligence des données (data intelligence) qui tend à rendre la donnée comme une ressource utile afin de transformer cette dernière en un authentique outil de différenciation concurrentielle. Mais détaillons dans un premier temps toutes les étapes nécessaires à la bonne exploitation des données en entreprise.

Comment exploiter efficacement les données en entreprise ?

1 – Collecter les bonnes informations

Avant de commencer à collecter de la data, il faut bien avoir à l’esprit que certaines décisions futures seront réalisées sur la base de cette data. Ainsi, il est primordial de recueillir des renseignements d’une grande qualité. Intégrer cette notion avant même de débuter le processus d’exploitation de données pour mettre en place des moyens permettant d’assurer une collecte qualitative.

Il est aussi important de mentionner que la collecte de données n’est pas une finalité, mais un outil. Cet outil permet de répondre tout ou partie à un/des objectif(s). Il est important de définir des objectifs marketing et/ou commerciaux pour connaître précisément les données dont vous avez besoin et leur utilisation.

Quelques objectifs et indicateurs à titre d’exemple pour illustrer mes propos :

• Améliorer la satisfaction client : évaluer le Net Promoter Score via des questionnaires de satisfaction.
• Développer les ventes d’un produit : suivi du volume de vente, marge générée, taux d’écoulement…
• Augmenter le temps passé sur un site internet : taux de rebond, vues, nombre d’utilisateurs, nombre de sessions, CTR…

Vous devez ensuite hiérarchiser les données pour déterminer celles qui sont les plus déterminantes pour votre business. Il existe deux types de data :

• Quantitative : cette data a une signification statistique, cela permet de confirmer ou d’infirmer des hypothèses mais aussi de réaliser des suppositions.
• Qualitatives (descriptives) : ces données sont difficilement mesurables de manière numérique si elles ne sont pas « recodées », c’est-à-dire créer de nouvelles variables quantitatives.

2 – Stocker et organiser sa data

Après avoir mis tout en oeuvre pour rassembler un maximum de données de bonne qualité, il convient d’en prendre soin pour ne pas perdre de l’information. Se prémunir face à un risque si important commence donc par la multiplication des sauvegardes (cloud, NAS…).

Les données peuvent également se centraliser sur des outils digitaux pour faciliter la future analyse. Les entreprises utilisent généralement des CRM (Customer Relationship Management) tels que Salesforce ou Hubspot par exemple.

3 – Analyser

Après un travail rigoureux de collecte et de stockage de la donnée, il convient de faire parler la donnée malgré un vaste volume d’informations. Cela implique donc d’extraire des informations exploitables pour ensuite faciliter la dernière étape de ce processus : la prise de décision. Cette extraction est communément nommée nettoyage (data cleaning). Cette phase de préparation est d’une importance capitale car elle détermine le résultat final, résultat qui sert au pilotage de l’entreprise.

La Data Analys, ou l’analyse de données en français, est de plus en plus utilisée dans les entreprises. Elle permet donc d’améliorer la Business Intelligence (BI) pour prendre des décisions.

La BI permet aux salariés d’une entreprise d’accéder à plusieurs types de données. Cette data est alors présentée sous forme de graphiques, tableaux ou autres rapports. Toutefois, les données ne se trouvent pas toutes dans le même lieu, le logiciel de décision (Power BI par exemple) interroge donc un « entrepôt » qui a au préalable centralisé plusieurs sources de données en un lieu unique.

4 – Piloter sa stratégie

La Business Intelligence offre la possibilité aux entreprises de se poser des questions et d’obtenir des réponses claires. L’avantage de cela, c’est d’authentifier la qualité des décisions via des indicateurs précis et réels. De surcroît, c’est un outil prédictif qui use d’informations passées pour prédire au mieux le futur. Cela vous permettra de construire votre stratégie commerciale, marketing…

Cette aide à la décision encourage la bonne performance de l’entreprise, ce qui est à terme un avantage concurrentiel décisif. Pour résumer cette aide permet de :

• Mieux connaître son/ses marché(s)/produit(s)
• Avoir une vision globale de la chaîne de valeur d’une organisation
• Être plus efficace pour prendre des décisions

Pourquoi se faire accompagner ?

Le processus que nous venons d’étudier est long et complexe, il nécessite de fait une expertise globale dans le domaine de la data (data analyst, data scientist…).

Une entreprise est aujourd’hui fortement encouragée à utiliser des outils performants pour suivre ses indicateurs clés de succès (KPI’s), et ainsi identifier les actions à mettre en oeuvre. De fait, si les compétences ne sont pas disponibles en interne, il sera alors judicieux de recourir à des services extérieurs pour construire des outils de pilotage.

Obtenir des tableaux de bord vous permettra de visualiser, analyser et décider aisément pour accroître les performances de votre organisation.

Une nouvelle prestation Big Data pour ESCadrille

ESCadrille vous propose désormais une prestation big data pour vous aider à traiter vos données et en tirer pleinement partie. Notre offre se décompose en quatre grands piliers :

• Conseil au pilotage : audit de l’existant, identification des indicateurs clés de performances (KPI’s)
• Récupération et traitement des données : traitement et organisation des données
• Réalisation de tableaux de bord (dashboards) : mise en forme des indicateurs et personnalisation
• Recommandations d’utilisation : conseil dans l’utilisation